AI

NIMBUS:產品經理AI助手,這10個PROMPT提示詞效果平替PMAI

在一段時間的探索下,最終找到了一個看起來還是不錯的工具——PMAI。 PMAI是一款面向產品經理的生產力工具,具有一鍵生成PRD、輸出解決方案、生成SQL等實用功能。 產品體驗地址: https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O 產品拆解探索 體驗完這個讓我驚喜的產品後,我開始深入思考,實現這款產品的核心能力是什麼?我反問自己:通過我這幾個月對於AI的研究,能不能直接使用Prompt提示詞來復現這款產品的最輕量化版本? 於是,我先開始分析產品經理日常工作,篩選出那些必要環節且可用Prompt提示詞來解決的場景。其次我在分析各個場景的Prompt應用可行性,按照PDCA循環計劃(Plan)、實施(Do)、檢查(Check)和處理(Action)的方式,建立了Prompt的0-1生成流程。 我提供了10個場景,並配備了Markdown格式的基礎版本Prompt提示詞和跟AI交互過程中的實現效果:

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Stability AI發佈新的圖像功能。

AI新聞 ky Replacer:主要功能為一個允許使用者更改他們原始照片中天空顏色和美學的工具。 Stable 3D:用戶可以通過選擇一個圖像或插圖,或者編寫一個文本提示來生成3D圖像,這個功能可以讓使用者更加輕鬆地創建驚艷的3D圖像。 Stable FineTuning:能讓使用者微調圖片、對象和風格,以獲得更加滿意的結果。 隱形浮水印:為了提高AI生成內容的透明度,Stability AI還集成了內容憑證和圖像的浮水印,這可以讓使用者更加放心地使用這些圖像。

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GPT-4和DALL-E 3進行歷史模擬教學

一位教師創建了一個名為「一天生活」的模擬,以幫助學生更好地理解歷史。例如,可以選擇公元前2254年烏爾城邦的一名廟宇抄寫員作為模擬的角色作為模擬。 這種模擬教學通過GPT生成基於原始文本片段的合理的歷史環境和角色。學生可以與GPT進行文本交互,提出問題、探索情境,並從中獲取歷史知識和體驗。此外,使用DALL-E 3進行圖像生成,可以為模擬環境生成更為逼真的圖像,使教學更加沈浸和生動。 通過結合GPT-4和DALL-E 3,歷史模擬教學可以提供一種互動、沈浸式的學習體驗,也是一種新時代的教學方式,這能讓幫助學生更好地理解和體驗歷史時期的生活和文化。

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馬斯克的 xAI 的第一款AI模型曝光-名为:Grōk

以下是曝光的Grōk主要內容: 1.超長提示(SuperPrompt):Grōk AI能夠處理長達25,000個字符的提示,這意味著它可以理解和回應非常長的查詢和指令。 2.快速響應:它的響應速度非常快,幾乎與屏幕刷新速度一致,提供即時反饋。 3.個性化設置:用戶可以根據個人喜好設置AI的語氣,比如選擇更加「辛辣」或幽默的回答風格。 4.龐大的知識庫:Grōk AI使用了一個886.03 GB的巨大的數據集「The Pile」,以及X平台上的Exabytes數據進行微調,擁有廣泛的知識。 5.實時搜索:它可以在X平台上進行實時搜索,優先考慮平台內的上下文信息。 6.API接口:Grōk AI計劃推出API,這將允許開發者將其功能集成到其他應用程序中。 7.語音就緒:它的輸出和提示都準備好了與語音交互,支持語音識別和回應。 8.圖像生成:Grōk AI計劃包含圖像生成功能,可以根據用戶的描述創造出新的圖片。 9.圖像識別:它能夠識別和理解圖片內容,增強了與視覺相關的交互能力。 10.音頻識別:Grōk AI還將支持音頻識別,能夠理解和反應音頻信息。 11.本地運行:Grõk的一個較小版本將能夠在特斯拉汽車中本地運行,利用車輛的計算資源。 該模型預計將成為最受歡迎的多模態AI平台之一。 完整的Grōk LLM聊天機器人在早期測試結束後,Premium+會員優先才能獲得訪問權限。

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面向使用模型者

1. 深度學習與神經網路原理 深度學習入門與進階 旨在提供對每個概念的理解,盡可能使用類比和圖像來提供易於理解的資訊,包括對深度學習領域的直觀概述,而非數學和理論細節 沒錯!你應該了解反向傳播 反向傳播是一種抽象漏洞,這是一個具有重要結果的信用分配方案,如果因為”TensorFlow自動讓網路學習“而是圖忽略底層運作原理,那就無法準備應對隨之而來的危險,並且在建構和調試神經網路方面的效率也會大大降低 Word2Vec詳解 詞嵌入是解決NLP中許多問題不可或缺的一部分,描述了人類如何理解機器語言,可以將它想像為文本的向量化表示。Word2Vec是一種常用生成詞的嵌入方法,具有多種應用,如文本相似性、推薦系統、情感分析等 2. Transformer原理 GPT的現狀 Karpathy撰寫,淺顯易懂的說明ChatGPT/GPT模型一般如何運作、如何使用以及研發可能採取的方向 ChatGPT在做什麼?為什麼它能夠成功? 電腦科學家和企業家Stephen Wolfram,從早期神經網路到今天LLMs和ChatGPT的時間線,從一開始的原理到現代AI模型是如何運作的,寫了一篇詳細且易讀的文章 解析Tansformer模型:理解GPT-3、BERT和T5背後的模型 Dale Markowitz撰寫,針對GPT-3但仍適用於新模型,對“什麼是LLM、是如何運作的?”有更簡潔和直接的回答,輕鬆帶入主題並對技術建立直觀的理解 3. Stable Diffusion原理 穩定擴散 (Stable Diffusion) 如何運作 對應上一篇電腦視覺領域的文章,Chris McCormick為非專業人士解釋了Stable Diffusion是如何運作的,並從文本到圖像模型的角度,幫助讀者對技術建立直觀的理解 What are Diffusion Models? 擴散模型是一種基於非平衡熱力學的生成模型,通過擴散步驟的馬爾科夫鏈逐漸向數據添加隨機噪聲,然後以從噪聲構造所需的數據樣本學習逆轉擴散過程。擴散模型與生成對抗網路 (GAN) 、變分自編碼器 (VAE) 和流模型有所不同,它們通過固定的過程進行學習,並且潛在變量具有與原始數據相同的高維度

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面向開發應用者

1. 通過AI開發應用的同學 OpenAI API文件 使用OpenAI API開發的同學必讀 Google生成式AI課程 *進階課程請從第5堂開始閱讀 1.1 OpenAI官方指南 調用庫 (Libraries) 模型 (Models) 文本補全 (Text Completion) 會話補全 (Chat Completion) 圖像生成 (Image Generation) 微調 (Fine-Tuning) 嵌入 (Embeddings) 語音轉文本 (Speech to Text) 審核 (Moderation)

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初學者

1. 使用AI應用的同學 微軟的AI初學者課程 推薦閱讀《Introduction and History of AI》從這裡起步 AI For Everyone (吳恩達) 前ChatGPT時代的AI綜述 大語言模型原理介紹 (李宏毅) 在眾多深度學習中最通俗易懂的中文課程 Google生成式AI課程 *前4堂為入門課 ChatGPT入門 註冊、登入、簡單使用方法等 2. 入門影片 ChatGPT誕生記:先撈錢,再談理想|OpenAI翻身史 聊聊ChatGPT背後OpenAI的理想、成果與爭議 【漸構】萬字科普GPT4為何會顛覆現有運作方式 影片是關於GPT的底層原理和未來影響。將拋開技術細節,少用專業名詞,在整體功能上講解ChatGPT的「運作原理」「製造過程」「湧現的能力」「未來的影響」以及「如何應對」 我用ChatGPT創造了一個數位生命,在QQ群裡偽裝人類 ChatGPT在偽裝人類的方面,能力究竟如何? 普通人能辨別出與自己的群友是數位生命嗎? 3. 入門文章 【入門】ChatGPT 中,G、P、T 分別是什麼意思? GPT:Generative Pre-Training Transformer,分別代表生成式、預訓練和轉換器 【入門】大白话聊ChatGPT 2023/3/6 大白话聊ChatGPT直播逐字稿 (Sarah & 王建硕) 【進階】人工智慧教父Hinton:關於ChatGPT與AI發展的11個核心觀點 訪談Hinton關於ChatGPT與AI發展的內容整理 【進階】揭開OpenAI創業秘史,ChatGPT的真正推手原來是他 如果說阿爾特曼是OpenAI的招牌,那麼布羅克曼就是OpenAI的秘密武器 【未來】AI的時代已經到來 比爾·蓋茨說在他的一生中,見過兩次革命性的技術演示,一次是圖形介面,另一次則是在2022 【未來】吳恩達來信:持續推動AGI發展 “這些創意時刻讓我們相信,人工智慧可以作為人類創造力的積極助推器” 【未來】萬物摩爾定律|Sam Altman 想像在未來所有的東西——住房、教育、食品、衣物等,每兩年變得只有原來一半的價格,我們該如何去應對如此巨大的社會經濟變革?

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1.1 入門:AI學習路徑

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